2. 本研究で解く問題 「いざ研究しよう！」と思っても、条件や設定を決めないと何も始まりません。 まずは研究を分かりやすくするために、「一つの問題」に落とし込むことにしました。 問題設定 縦 $N$ 行・横 $N$ 列の大きさの碁盤の目があります。隣り合う交差点間の距離は 1 です。つまり、交差点が合計で $N^2$ 個あり、それぞれ座標 $(1, 1), (1, 2), ..., (1, N),$ $(2, 1), (2, 2), ..., (N, N-1), (N, N)$ に位置すると考えることもできます。 下の図は、$N = 4$ の場合の交差点の位置です。 あなたは、碁盤の目の交差点の位置は変えずに、道路の並びのみを変えることができます。上手く道路の並びを変えることで、できるだけ「便利」な道路網を建設してください。 「便利な道路網」って何？ 私は、以下の 2 つの条件を満たす道路
導入 先日、ポケモンの最新作『Pokémon LEGENDS アルセウス』が発売されました。ポケモン愛好家の中で密かに話題を集めたのが、新たに登場したポケモン「ゾロア（ヒスイのすがた）」と「ゾロアーク（ヒスイの姿）」のタイプです。なんと驚くべきことに、両者のタイプは未だ登場したことのなかった「ノーマル・ゴースト」だったのです。 ポケモンを知る人には説明不要ですが、これはノーマルタイプの唯一の弱点であるかくとう技をゴーストタイプで無効化しながら、ゴーストタイプの弱点であるゴースト技をノーマルタイプで無効化するという、非常にバランスのとれた、まさに夢のような複合タイプです。一部では、この「ノーマル・ゴースト」こそ最強の組み合わせなのではないかと噂されました。 しかし、果たして本当にそうなのでしょうか？ ポケモンのタイプは全部で18種類あり、一匹のポケモンは二つまでタイプを持つことができます。考
コンピュータサイエンス要素のある作品
映画ドラマアニメ漫画なんでもいいのでおぴえて🥺 バトルプログラマーシラセ攻殻機動隊serial experiments lainシュタゲマトリックスMr.Robotブラッディマンデイ王様たちのバイキングDNSポートにマルウェア仕込むやつ増田ってこういうの詳しいんでしょ？
画像は『滋賀大学「大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）」講座PV～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では11月16日から、滋賀大学データサイエンス学部による「なるべく数式を使わない」という方針で構成した「大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）」が開講される。受講料は無料。 本講座では、機械学習の諸手法とその応用について説明する。まず「機械学習とは何か？」という説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学べるとしている。 次に、分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介する。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについても説明してくれる。また、本講座は、機械学習の分野のなかでも教
小学生の息子が割合を理解できない
例えば500に対して700の割合はいくつかという問題。 700を500で割っていいのか、500を700で割っていいのか迷うらしい。 悩んだ挙げ句、700だと500は割り切れないからという理由で700割る500を選んでいた。 答えは正解なのだけど、当然そんな考え方ではだめだ。 そこで、「〇〇に対してと聞かれたら、〇〇が1だとした場合の割合を考えなくては行けないから、○○を1にするためには〇〇の数そのもので割る必要があるよね。だから、もう片方も〇〇の数字で割るんだよ。」と教えてみた。 ところが息子は全くのキョトン顔である。 自分ではこの上ないくらいわかりやすい説明だと思ったのだが、どうしたものか。 100分率はそれに100を掛け、歩合は10を掛けて必要に応じて厘毛に置き換える。ただそれだけのことなのになぜ理解できないのか。 誰か、僕でも分かるようないい考え方を教えてくれメンサ。
差別的世界の歩き方｜雨滴堂=Utekido=
その数学の先生は、日本人が嫌いなようだった。はっきりとはそう言わなかったが、たかだか14歳のわたしでも、歓迎されていないことは感じていた。 彼はいい歳だったが振る舞いは幼く、「日本人は九九がインストールされているんだから電卓要らないだろ」と言ってわたしから取り上げてみたり、わたしが答えを間違えると、「トヨダが数学間違えることなんてあるんだな。いや、君はホンダだったっけ？」と戯けてみたりしていた。わたしは辟易していたが、クラスのほとんどの子は「くだらなーい」と大げさに嘆く素振りをしつつも、彼の冗談に好意的だった。わたしの成績は、段々落ちていった。 考えて導き出した答えが正しければ「日本人だからできて当たり前」と評され、間違っていればここぞとばかりに先生が悪ふざけをする。そして「英語が下手だから」という理由で、100点を取ったところで成績はいつもBマイナス。数学の時間、わたしは授業に参加するの
2で割ることと3で割ること - Qiita
この記事でお題にするのはCPUレジスタ上の整数除算です。以下、単に除算とも書きます。 除算は非常に高コストな演算なため、コンパイラは最適化によって、できるだけ整数除算を別の計算に置き換えようとします。 最適化ができる場合の一つとして、割る数が定数である場合があります。頭のいいコンパイラは、除算を乗算とビットシフト等を駆使した演算に置き換えます。この記事では、そういった最適化の背景にある理屈を部分的に解説します。 計算機環境としてはモダンなx86 CPUを仮定します。したがってレジスタは32/64ビットであり、負数は2の補数表現になっています。ある程度は他の命令セットでも通用する話になっているかもしれません。 そもそも整数の除算とは プログラミングにおける整数の除算の定義について確認します。整数$n$を整数$d$で割るとき $$ n = q \times d + r $$ が成り立つように除
出典：日経クロステック、2020年2月7日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味がある
高３から高１の勉強を始めた筑駒生が東大模試でA判定をとり、早慶に無対策で合格するものの、狂った東大入試2023に心を討たれる物語 - daiPのブログ
前置き この記事は、「高2までほぼ勉強しなかった筑駒生の受験記録は需要あるか？」と聞いたら後輩たち等々から相当な反応を貰ったことから、書き残したものである。それ以上でもそれ以下でもないので、軽く読んで欲しい。 タイトルにもある通り、「物語」がメインであるが、それだけではただの自分語りになり、飽きると思うので、読んでくれた受験生が参考になるようなことも含めて書いた。 (あと、結構な人にはてなブログに載せるのはマズいって言われたのだが、なぜでしょうか。) なぜ高３から高１の勉強を始めたのか 中学生の間は、「スプラトゥーン２」に没頭し、月末世界ランキング９位までに上り詰めた。もちろんその代わり、英語の成績は落ちぶれるばかりであった（数学は好きなので続けていた）。今考えればここからすでに”英弱”であった。 そしてここから、コロナ禍に突入する。学校がなく、やりたい勉強をやり放題のチャンスである。さて
はじめに — Python早見帳
Python早見帳は、プログラムと実行例をカタログ的に提示しながら、Pythonの言語仕様やライブラリを紹介しています。Pythonの基礎を素早く習得したり、ライブラリやオブジェクトの使い方を確認することができます。
ビル・ゲイツもAI分野の必読書と推した『マスターアルゴリズム』邦訳が原著刊行から5年以上の時を経て出る - YAMDAS現更新履歴
www.kamishima.net ペドロ・ドミンゴスの『The Master Algorithm』は、ビル・ゲイツが AI 分野の必読書に挙げていたので注目し、ワタシも何度か文章の中で引き合いに出している。 ユートピアのキモさと人工知能がもたらす不気味の谷 - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース） 我々は信頼に足るアルゴリズムを見極められるのか？ - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース） そして、邦訳の刊行が期待される洋書を紹介しまくることにする（2017年版）でも取り上げているが、この原著が刊行されたのは2015年である。それから5年以上経ち、もうこれは邦訳の話は流れてしまったかと半ば諦めていたところ、『マスターアルゴリズム 世界を再構築する「究極の機械学習」』の邦題で刊行される。ワオ！ マスターアルゴリズム 世界を再構築する「究
実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級8冊＋テーマ別11冊（2020年2月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま
となります。 この $C_i$ を、$0\leq i\leq 2N$ を満たすすべての $i$ について求めるのが今回の目標です。 それぞれ愚直に求めると、$f,g$ の全項を組み合わせて参照することになるので、 $O(N^2)$ です。これをどうにかして高速化します。 多項式補間 愚直な乗算は難しそうなので、$C_i$ の値を、多項式補間を用いて算出することを考えます。 多項式補間とは、多項式の変数に実際にいくつかの値を代入し、多項式を計算した値から、多項式の係数を決定する手法です。 たとえば、$f(x)=ax+b$ という $1$ 次関数があるとします。 $a$ と $b$ の値は分かりませんが、$f(3)=5,f(7)=-3$ がわかっているものとします。 実際に $3,7$ を代入してみると、 $3a+b=5$ $7a+b=-3$ と、連立方程式が立ち、$a,b$ の値が求められま
『ゼルダの伝説 風のタクト』にて“運任せで極めて厄介”とされた海戦ゲームの仕組みは、どのように解かれたのか。執念が生み出した最適解 - AUTOMATON
RNG。もともとはRandom Number Generator、つまりは乱数を発生させる仕組みそのものを指していたこの略語は、転じてゲーマーにとっては「運要素」そのものを指す言葉となっている。RNGはスピードランナー達にとって最大の敵でもある。そして「いかにして自分の走るルートからRNGを排除するか」に心血を注ぐスピードランナー達、その一人が『ゼルダ』シリーズの走者として知られるLinkus7氏である。彼が今回RNGの魔の手から解放したタイトルは『ゼルダの伝説 風のタクト』（以下、『風のタクト』）、特にそのゲーム中に登場する「海戦ゲーム」だ。Linkus7氏はその戦いの軌跡を解説動画としてアップロードし、大きな反響を呼んだ。本記事では「我々がいかにしてゼルダシリーズ最悪のミニゲームに決着をつけたか」というタイトルのその動画の内容の、日本語での解説を試みる。なお解析が成功されたのは2020
『標準ベイズ統計学』はベイズ統計学をきちんと基礎から日本語で学びたいという人にとって必携の一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
標準 ベイズ統計学 朝倉書店Amazon 発刊当時に話題になっていた『標準ベイズ統計学』。実は訳者のお一人、菅澤翔之助さんからオフィス宛てでご恵贈いただいていたのですが、親父の没後処理やら自分のDVTやら実家の片付けやらで全く手が回らずオフィスに置いたままにしてしまっていたのでした。で、この度改めて拝読してみたら「何故もっと早く読まなかったんだ」と後悔するくらいあまりにも内容が素晴らしかったので、遅まきながら書評記事を書こうと思い立った次第です。 ベイズ統計学というと、殆ど詳しくない人だと「ベイズの定理以外に何があるの？」という印象ぐらいしかないかもしれませんし、一方でとりあえず技法としてやり方だけ覚えてしまった人だと「とりあえずMCMC回せばいいんだよね？」みたいな雑な理解になってしまうかもしれません。いずれにせよこれまで邦書ではベイズ統計学というと超初歩か実装重視かの二択が多かったせい
『ベイズ深層学習』が最高すぎた - 日常と進捗
今回は書評エントリー。 ちょうど今日の午前中に須山さんの『ベイズ深層学習』を読み終えた。 読了。 控えめに言って、スゴかった。 まじでボリュームたっぷりでものすごく読み応えのあった一冊だったと思う。 ベイズ機械学習に詳しくない人でも読めるし(簡単とは言ってない)ホントに全人類におすすめしたい。 pic.twitter.com/Lbfs6Rr9JM— コミさん (@komi_edtr_1230) January 15, 2020 ものすごく良かったのでここで全力で宣伝しようと思う。 概要 本書はベイズ統計と深層学習の組み合わせについて詳説した一冊で、頻度論に基づく線形回帰と確率分布の基礎の解説から始まり、そこから線形回帰やニューラルネットワークがベイズ的にどのように説明できるかについて展開、そこから深層学習のベイズ的な説明をしてガウス過程へとたどり着く構成となっている。 本書の魅力はなんとい
高卒 インターネットで持続性のあるハンドルをもって情報を発信し続けている人は、大学卒業者以上である比率が高い。 ソースは……ない。 おれが二十年くらいネットをやってきた、電子肌感覚である。 「そんな電子肌なんてSFっぽい感覚などあてになるのか」と思うあなたは、やはり大学を出ていないだろうか？ というわけで、おれは珍しいとはいかないまでも、少数派の高卒インターネット人である。 高卒が少数派なのは、たしかネットに限らずリアルな数だとしてそうだったと思う。 少し前、鳥貴族で飲んでいてそういう話題になって、おれは「まだ、大卒の方が少数派ですよ」と言って携帯端末で調べたら、違った、というのがソースだ。 そのときおれはビール的なもののアホみたいにでかいジョッキを一杯飲み干したあとだったので、正確かどうかはわからない。たしかちょっとだけ大卒の人が多かった。 したがって、ここでおれは高卒してすぐに働きに出
スーパーコンピューターの性能を競う最新の世界ランキングが発表され、理化学研究所の最新のスーパーコンピューター「富岳」が計算速度など4つの部門で世界一となりました。 その結果、主に6つある部門のうち、「富岳」は最も基本的な計算速度を競う部門など4つで1位となりました。 計算速度は、1秒間に1兆の40万倍以上の回数で、前回、1位だったアメリカのスーパーコンピュターのおよそ3倍でした。 日本のスーパーコンピューターが計算速度を競う部門で1位になるのは、理化学研究所にあった前のスーパーコンピューター、「京」以来、9年ぶりです。 このほか、シミュレーションに使うことが多い計算方法や、人工知能の学習性能、それに、ビッグデータの処理性能を示す部門でも1位となりました。 理化学研究所では「主要な項目で突出して世界最高性能を示すことができた。『富岳』やそのテクノロジーでさまざまな社会問題を解決できるだろう」
京大での授業で「そろばんはアナログではなくデジタルです」と言ったら「そろばんがデジタルとはどういうことでしょうか？」という学生がいた
Mai Sugimoto @MaiSugimoto4 先週京大での授業で「ご承知の通り、そろばんはアナログではなくデジタルです」と言ったら、「そろばんがデジタルとはどういうことでしょうか。知りませんでした！」という学生がいた。京大レベルでもデジタルとアナログの違いが分かっていない学生は珍しくないのか、と思った。 2021-11-21 08:38:07
ゲーム作りとかCGとかに関わる数学(初歩)① 今回HIKKYさんのアドベントカレンダーに投稿するにあたって、別の温めてたネタはあったんですが諸事情により封印してしまったので、何か別のテーマにしようと考えました。 で、色々考えたのですが、特に思いつかなかったのでCG数学の初歩的な話をしようかなと思います。実際VKetCloudの中でも基本的な数学は必ず使われてますし。 あと「ゲームメーカーズ」さんの記事でも取り上げていただいた、僕のCEDEC+KYUSHU2023の数学のお話がやたらとウケがよかったため、数学の話で行くことにしました。 で最初に書いておくと、書きたかったことの半分もかけていません。 時間の都合上と、あと数式と頭が多すぎるのか、このドキュメントの編集が何度も落ちるからです。 と言うわけで、今回は概要と三角関数とベクトルの話だけにします。 あとは年末年始休みの間にでも続きを書きま
濱中裕明 @Ototo_ 実は昔、とある大学（勤務校の兵庫教育大学ではないです。名前は伏せます）で『数学』の授業の非常勤を数年したことがあるのですが、内容はほぼ算数でした。 その初回でプレテストとして（状況把握のために）いくつか問題を出して、そのうちの一つが「1000円の2割引はいくらですか」という問題でした。 2023-07-30 21:33:50 濱中裕明 @Ototo_ そのプレテストの解答の中には、 「1000−2＝998円」 「1000÷2＝500円」 他にも 「2割＝0.2である。よって 1000÷0.2＝5000円」 という解答もあった。楽しい。 プレテストを返却するときに言ったんです。 「割引き、っていうから、割り算か引き算だと思ってるみたいだけど、掛け算だよ」（どよめき） 2023-07-30 21:37:19 濱中裕明 @Ototo_ そのあと色々ありましたが、割合とい
算数がわからない
特に割り算。 速さの概念がわからない。 30キロの道程を二時間で走ったとすると15キロ/時になる。この時点で既にわからない。 計算はできる。みはじの式に当てはめるだけだから。でも、15キロ/時というのがなんなのかよくわからない。 一時間で15キロ走る。なるほど。イチジカンデジュウゴキロハシル。 ？？？ 二時間だと30キロ。三時間だと45キロ。ほう。確かにな。道程出すには早さと時間をかけるからな。なんでかけるのかわからないけど。 1時間30分だと1.5×15=22.5になる。22.5キロと解答欄に書く。だがなにもわからない。 なんで速さに時間をかけると走った距離が出てくるのかわからない。 そもそも速さってなんだ。 なにもかもわからない。 わかるようになるまで考えるのが大事っていうけど、そもそもわかるとはなんだ。 計算ができたらわかるでいいのか？ でもわかってない。式を覚えて数字を当てはめてる
ポルノサイトで数学の講義動画を公開している台湾人講師にインタビュー
台湾の数学講師、張旭は、Pornhubに微積分の講義を公開し多くのファンを獲得している。PHOTO: COURTESY OF SHUN-WEI CHANG 過激なロールプレイや奇妙なCOVID-19ポルノを視聴することができるPornhubで、分厚いグレーのパーカーを着たメガネの男がまさかの人気を集めている。黒板に数式を書きまくり、この上なく真面目にその解説をする地味な講師。彼は、世界一のポルノ動画サイトの片隅で、独自の市場を切り開いている。性的な要素は1ミリもない。 それは教師モノのロールプレイの進化版でもないし、MOTHERBOARDの人気シリーズ〈Rule 34〉のオタク寄り企画でもない。数学を教えるための、至って真面目な講師の試みだ。 張旭（Changhsu）という芸名で活動する34歳のチャン・シュンウェイは、台湾人の数学講師。彼のPornhubアカウントは7000人以上の登録者を
この記事は以下のURLに移動しました。 https://drtaira.hatenablog.com/entry/2022/01/30/103755
ちょっと前に、しょうもないことを某所で放言したら思いの外拡散されてしまいました。 機械学習の説明可能性（解釈性）、大半のケースで求められているのは厳密な分類・回帰根拠ではなく受け手の「納得感」なので、特に実ビジネス上は説明可能性に長けたモデルを開発するより、納得できないお客さんを巧みに関係性構築した上で口八丁で完璧に説得できる凄腕営業ピープルを雇う方が重要— TJO (@TJO_datasci) 2019年11月23日 これ自体は与太話なので実際どうでも良い*1のですが、最近色々な研究や技術開発の進展はたまた実務家による考察などを見ていて、「機械学習の説明可能性（解釈性）というのは思った以上に複雑な迷宮だ」と感じることがままあったのでした。 ということで、今回の記事では僕のサーベイの範囲でザッと見て目についた資料などを超絶大雑把にリストアップした上で、主に実務における説明可能性とは何かとい
大規模言語モデル（LLM）の「GPT-4」を手掛けた米OpenAIとペンシルベニア大学の研究者らは3月17日、「GPTはGPT：LLMの労働市場への影響の可能性に関する初期の考察」と題した論文を公開した。「GPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルと関連技術が米国の労働市場に与える潜在的な影響を調査」したとしている。 調査の結果、米国の労働力の約80％が、GPTの導入によって少なくとも仕事の10％に影響を受ける可能性があり、約19％の労働者は仕事の50％に影響を受ける可能性があることが示されたという。 ほぼすべての職種に影響するが、特に現在高収入な職種のリスクが高いとしている。 調査は、学習達成度を表を用いて測定するルーブリック評価によって、職業別の人間の専門知識とGPT-4を使った場合を比較した。 方法は、1016の職業について、職業ごとに測定す
東京五輪女子ロードレース：まさかの大金星！スタートから飛び出し逃げたアマチュアのアンナ・ケーゼンホファーがそのままゴールまで逃げ切り勝利！数学の博士号持つ才女がロード最強に！ | サイクリングタイム！ CYCLINGTIME.COM
ロード史上最大の下克上、ロード史上最強の文武両道金メダリストが誕生した。スイス連邦工科大学ローザンヌ校の数学の研究員でもあるアンナ・ケーゼンホファー（オーストリア）が、誰もが驚く見事な逃げ切りで、金メダルを獲得して見せた。2019、202、2021年度のオーストリア個人TTチャンピオン、2019年のオーストリアロードチャンピオンではあるが、最後にプロチームで走ったのは2017年度であり、今現在は偏微分方程式論の研究者としての道を歩んでおり、先月も論文を発表したばかりのアマチュア選手が、自前の機材で誰も予想すらしなかった大番狂わせをやってのけた。5か国語を操り、数学者としても名の知れた類まれな才女がオーストリアに史上二つ目の金メダルをもたらした。 オリンピック男子ロードよりもよりも短い14７㎞で行われた女子ロードレース、それでも総獲得標高が2692mとタフなコースで、スタート直後から飛び出し
「男性はセックス序盤で興奮しすぎるとオーガズムに達しにくい」ことを数学者が証明、男性がベストなパフォーマンスを発揮する興奮レベルとは？
イギリスにあるサセックス大学の数学者が、「セックス中の男性が過度に心理的な興奮を覚えるとオーガズムを得にくくなることが分かった」と発表しました。男女数百人の性交を観察した研究データや、セックス中の人の脳をスキャンしたデータを数理モデルで分析したこの研究により、男性が絶頂に至れない問題を解決する糸口も見つかっています。 Sex, ducks, and rock “n” roll: Mathematical model of sexual response | Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science | AIP Publishing https://doi.org/10.1063/5.0143190 Want satisfaction? Do the maths : Broadcast: News items : Uni
名古屋大学(名大)は1月12日、旧人と新人というふたつの人類集団の空間分布動態を表現すると同時に、集団間の資源競争による人口密度の変化を示す数理モデル「生態文化分布拡大モデル」を用いた人類進化史の説明に成功したと発表した。 同成果は、名大博物館・大学院環境学研究科の門脇誠二講師、明治大学 総合数理学部の若野友一郞教授らの共同研究チームによるもの。詳細は、科学誌「Quaternary International」にオンライン掲載された。 ここ最近10年間の人類進化史の研究における進展はめざましく、現在の中学校や高校の歴史や生物の教科書が追いつかない状況となっている。それら教科書では、我々ホモ・サピエンスこと新人は、ネアンデルタール人などのさまざまな旧人よりもあとに登場し、より発展した文化を最初から持っていたと説明されている。しかし、もはや大きな更新が必要だという。 まず新人の登場時期が、約3
Mitz on Twitter: "これを日本語で「比例」と言います。打てば打つほど増えていく。これより正確で明確な根拠なんてあるのでしょうか？😇 https://t.co/09POjmpMud"
これを日本語で「比例」と言います。打てば打つほど増えていく。これより正確で明確な根拠なんてあるのでしょうか？😇 https://t.co/09POjmpMud
基礎から学ぶ統計学
本章では、二項検定を学びます。二項検定は、本書で学ぶ統計手法の中では、最も使用頻度が低い手法です。しかし、統計学の入門に最適な学習項目です。理由が3つあります。第一に、高校1～2年で学んだ数学だけで、この手法の原理を完全に理解できます。統計手法はたくさんありますが、唯一この手法だけは、全て手作りの計算で実行できます。第二に、面倒な検定統計量の計算を必要としません。第三に、二項検定には、検定の論理の全てが詰まっています。こうした理由から、読者のお父さんやお母さん、もしくは、お爺ちゃんやお婆ちゃんの世代では、二項検定は、高校の数学の教科書で解説されていました。この「とても分かりやすい」という長所を、活用しない手はありません。本書では、統計学の学習を、二項検定から始めます。本章では、当時の大学入試の頻出問題をさらに簡単にした例題を使って、学びます。… 本書の使い方 統計学を学ぶ心がけ／予備知識／
「データサイエンティストと名乗るのは厚かましいというか、自分はむしろ外れ値です」そう切り出した小野寺和樹さんは現在、ＤｅＮＡのＡＩ本部データサイエンス第一グループに所属している。 確かにデータサイエンティストには数学や物理学の修士や博士といった理系のバックグラウンドを有する人が多い中、小野寺さんは経済学部出身で数学の知識も「二次関数の頂点がわかるくらい」だという。 そんな小野寺さんだがKaggle Grandmaster（カグル グランドマスター）という称号を持っている。世界では163人、日本では10人程度しかいない（2019年11月現在）。 【補足説明】Kaggle（カグル）とは、データサイエンティストや機械学習エンジニアが集まる世界最大のコミュニティ。大きな特徴は、誰でも参加可能なコンペティションがあることだ。世界中の企業や研究機関などが提供したビッグデータと課題に対し、モデルの精度を
おかざき真里 @cafemari 50年近くモヤっていることなんですが。 みなさんは「濃縮出汁を5倍に薄める」とき、例えば原液が50ccの場合水は何cc入れますか？ 単純に5倍の水（250cc）で薄めると総量は300ccになって、6分の1倍の濃度になると思うんですよね…。 （今お昼ごはんのうどんを作っています） 最初から総量を先に決めて→ 2020-10-14 11:34:57 おかざき真里 @cafemari →原液と水の量を算出すればいいのか…。（いやだいたい濃縮だしパッケージには「5〜6倍」って優しく書いてありますけれども）（でも少し濃い目がいいとかあるじゃないですか） 2020-10-14 11:39:51
大手個人指導塾の生徒層の闇深さについて「5をfaibuと書く」「語彙力なさすぎて"語彙"が読めない高2」「文章題読まずに数字だけ拾って適当に足す」
きさく @namachan10777 大手個人指導塾はamとare覚えてない中学3年生とか文章題読まずに数字だけ拾って適当に足す中学2年生とかが居たりしてアツい 2021-10-09 11:58:56
Top > ラーニング > 数理・データ科学のための微積分の基礎が学べる無料講座、京大の講師が担当「我慢も必要だと思って頑張ってほしい」
ポテト一郎🥔 @potetoichiro 【話題】 中学1年生が、 『(負の数)×(負の数)=(正の数)』 になる理由がわからなくて困っています。わかりやすい説明をお願いします！ 2022-04-21 17:51:00 🎨TERRy @CcRya @potetoichiro 数学的な解決にはなってないけど、 「嫌なやつ(-)」に「不幸なこと(-)」が起こると「嬉しい(+)」とかいうど畜生な考え方してました。 なお、 「好きなやつ(+)」に「幸運なこと(+)」が起こると「嬉しい(+)」 「好きなやつ(+)」に「不幸なこと(-)」が起こると「悲しい(-)」 2022-04-21 23:09:20
厚掛け布団 @Atsu_Gake 「どうして 0 で割っちゃいけないの？」 「それが数学のルールだからよ」 「どうして？」に「数学のルールだから」の返しは教育方法としてやばい。 2022-05-07 18:00:40 楽しいお薬 @okusuri_main @Atsu_Gake 確かめ算やると狂うんじゃなかったっけ 2÷0=a 0×a=2 ↑こんな感じで。下の式を見てわかる通りaに該当する答えがない、だから0で割ってはいけないというより0で割ることはできないよ的な 2022-05-07 21:53:16
「音源分離」の最新手法を解説した、中級者以上向けの実践的な技術書『Pythonで学ぶ音源分離』を8月24日に発売 インプレスグループでIT関連メディア事業を展開する株式会社インプレス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：小川 亨）は、「音源分離」技術の基礎から実装までを解説した書籍『Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ』を2020年8月24日（月）に発売いたします。 ■身近なものにも活用される技術「音源分離」の基礎と実装を解説する一冊 近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい声以外の音が入ってきたときには、聞きたい声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出する技術で
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数学ができなかった人間の残り滓が「文系」と呼ばれるのではないか。
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とある大学で数学の非常勤をしたことがあるが、内容はほぼ算数であり割合とは何か、速さとは何かを教えた
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機械学習の説明可能性（解釈性）という迷宮 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
GPT-4が労働市場に与える影響と各職種のリスク評価──OpenAIの研究者が論文発表
名大など、数学と考古学を融合させた新分野で人類進化史の説明に成功
普通のデータサイエンティストと世界トップクラスのデータサイエンティストの違い ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
みなさんは「濃縮出汁を5倍に薄める」とき、例えば原液が50ccの場合水は何cc入れますか？
数理・データ科学のための微積分の基礎が学べる無料講座、京大の講師が担当「我慢も必要だと思って頑張ってほしい」 | Ledge.ai
中学１年生に「マイナス×マイナス＝プラス」になる理由を分かりやすく説明できる？
「どうして 0 で割っちゃいけないの？」「それが数学のルールだからよ」というのは教育方法としてやばすぎるのでは
https://twitter.com/Kenta_Fujimaki/status/1526511432417783808
藤巻健太 衆議院議員 on Twitter: "たしかに私は三角比と三角関数を混同していたのかもしれない けれど私は高校時代、三角比も三角関数もしっかりと勉強していた。 数学は得意だったし、好きだった。 受験前は一日中、数学を勉強していた。 しかし何も覚えていないし、全て忘れた。 なぜならばこの15年ほど、一度も使っていないからだ。"
「音源分離」の最新手法を解説した、中級者以上向けの実践的な技術書『Pythonで学ぶ音源分離』を8月24日に発売